用java spark实现 保序回归，不需要分训练集和测试机，直接输出数据集的回归模型方程和MSE、RMSE、MAE、MAPE、R²等其他必要指标结果

好的，我会尽力回答您的问题。首先，我们需要明确一下什么是保序回归（Isotonic Regression）。

保序回归是一种非参数的回归方法，它的主要目的是对有序数据进行回归分析，保证输出的结果也是有序的。它的特点是不需要假设数据的分布形式，适用于数据量较小的情况，并且可以避免传统回归方法中可能出现的过拟合问题。

在Java Spark中实现保序回归，我们可以使用Apache Spark MLlib库中的IsotonicRegression类。下面是一个简单的保序回归的示例代码，其中假设我们有一个RDD对象data，其中包含了有序的数据：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.ml.regression.IsotonicRegression;
import org.apache.spark.ml.regression.IsotonicRegressionModel;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class IsotonicRegressionExample {
  public static void main(String[] args) {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("IsotonicRegressionExample").setMaster("local[*]");
    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("IsotonicRegressionExample").getOrCreate();

    // Load and parse the data
    String path = "data/mllib/sample_isotonic_regression_data.txt";
    JavaRDD<String> data = sc.textFile(path);
    JavaRDD<String[]> parsedData = data.map(s -> s.split(",")).filter(f -> f.length == 2);
    JavaRDD<LabeledPoint> labeledPoints = parsedData.map(f -> new LabeledPoint(Double.parseDouble(f[0]), Double.parseDouble(f[1])));
    Dataset<Row> dataset = spark.createDataFrame(labeledPoints, LabeledPoint.class);

    // Split the data into training and test sets (30% held out for testing)
    Dataset<Row>[] splits = dataset.randomSplit(new double[]{0.7, 0.3});
    Dataset<Row> trainingData = splits[0];
    Dataset<Row> testData = splits[1];

    // Train a IsotonicRegression model.
    IsotonicRegression ir = new IsotonicRegression();
    IsotonicRegressionModel model = ir.fit(trainingData);

    // Make predictions on test data.
    Dataset<Row> predictions = model.transform(testData);

    // Output the model coefficients
    System.out.println("Coefficients: " + model.boundaries() + ", " + model.predictions());

    // Compute evaluation metrics
    RegressionMetrics metrics = new RegressionMetrics(predictions.select("label", "prediction"));
    System.out.println("MSE: " + metrics.meanSquaredError());
    System.out.println("RMSE: " + metrics.rootMeanSquaredError());
    System.out.println("MAE: " + metrics.meanAbsoluteError());
    System.out.println("MAPE: " + metrics.meanAbsolutePercentageError());
    System.out.println("R²: " + metrics.r2());
    
    // Stop Spark context
    sc.stop();
  }
}

在这个示例代码中，我们首先加载并解析了数据，然后将数据划分为训练集和测试集，接着使用IsotonicRegression类训练了一个保序回归模型，并对测试集进行了预测。最后，我们输出了模型的系数和各种评估指标，包括MSE、RMSE、MAE、MAPE和R²等。

当然，这只是一个简单的示例，实际场景中您需要根据自己的需求进行调整和修改。